近两年深度学习在工业视觉领域快速渗透，但在实际应用中仍面临样本获取困难，标注时间成本高和高算力需求等核心挑战，成为制约其规模化应用落地的关键瓶颈。
海康机器人全新推出的边缘学习算法，覆盖有无、正反、计数、分类等常规应用;在工具命名上按照场景化的命名方式，让用户面对各种需求时能精准找到自己需要的模块，以更小样本，更简操作，打造视觉应用新范式。
01 多种边缘模块，场景适应性更强
边缘学习算法作为深度学习的一种，对样品轻微形变、背景噪声、环境光干扰等传统算法难以处理的复杂工况展现出更强适应能力。边缘学习仅需1-5张样图即可完成模型迭代，小样本学习优势与智能相机的便捷特性形成深度协同，助力项目快速落地与批量复制。
02 极简操作配置，快速完成方案搭建
边缘学习的模型训练界面采用二级界面，重要配置一目了然。仅需三步即可完成模型训练，让一线操作人员也能快速掌握。
03 标注自动追加，减少重复工作
边缘检测系模块支持打标自动追加，仅需1-2次打标，点击自动追加后可以自动完成其余目标的框选。
04 样品快速追加，模型更新更便捷
边缘学习支持将测试图片追加到模型中，精准将识别错误的图片追加到模型中，快速完成模型更新。
05 模型统一管理，按需选取
数据集和模型统一保存，且支持外部导入导出，用户根据需求进行对应模型选择和追加训练，便于后期维护和模型的批量复制。
（来源：海康机器人）
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